[发明专利]一种配电网的分布式状态估计系统有效

专利信息
申请号: 202010839499.0 申请日: 2020-08-19
公开(公告)号: CN111983386B 公开(公告)日: 2023-05-09
发明(设计)人: 孙煜皓 申请(专利权)人: 剑科云智(深圳)科技有限公司
主分类号: G01R31/08 分类号: G01R31/08;G01S19/14
代理公司: 深圳鼎合诚知识产权代理有限公司 44281 代理人: 胡佳炜;郭燕
地址: 518000 广东省深圳市龙华区观澜*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 配电网 分布式 状态 估计 系统
【说明书】:

一种配电网的分布式状态估计系统,其调度中心服务器将最新的分布式状态估计模型下发至区域调度服务器,区域调度服务器再将接收到的分布式状态估计模型下发至本子区域的配电网同步相量测量器的主处理器,以使得边缘计算模块能够更新其分布式状态估计模型,并将其所在的配电网同步相量测量器所计算得到的带有时间标记的相量数据输入到更新后的分布式状态估计模型,以对本子区域的电网状态进行估计,并将估计结果返回给主处理器。本发明的配电网的分布式状态估计系统,提出一种配电网同步相量测量器,通过边缘计算模块能够摆脱对云的依赖,无需将边缘传感器产生的大数据传回云端服务器,即可进行快速运算,降低了数据传输的要求。

技术领域

本发明涉及一种配电网的分布式状态估计系统。

背景技术

智能电网产业发展非常迅速,但是当前电网监控系统可靠性低、智能化程度低,这些现状必须加以改善,才能满足用户越来越高的用电需求,这就迫使供电公司必须提高供电系统的稳定性和可靠性。监测系统是电力行业中的重要组成部分,其可以用于对行业内各种情况进行分析和处理,如调度、数据传递、负载预测、系统性能分析和分布式系统优化等,对于保障电网可靠安全的运行至关重要。

发明内容

本申请提供一种配电网的分布式状态估计系统,下面具体说明。

一种配电网的分布式状态估计系统,所述配电网包括多个子区域,每个子区域能够被布置一个或多个分布式能源;所述分布式状态估计系统包括调度中心服务器、各子区域的区域调度服务器和各子区域的配电网同步相量测量器;

所述配电网同步相量测量器用于采集所在子区域的配电网数据,并计算得到带有时间标记的相量数据;所述配电网同步相量测量器包括主处理器、协处理器、第一内存卡、第二内存卡、以太网口、授时模块、模数转换器和边缘计算模块;模数转换器用于采集电网节点处的数据,将数据由模拟信号转换为数字信号;所述授时模块用于获取卫星的时间信息;所述协处理器分别与所述授时模块、模块转换器、主处理器连接;所述协处理器通过所述时间信息控制模数转换器对电能数据的采集,应用离散傅里叶变换法来计算采样得到的相量数据;当同步时钟信号丢失或异常时,所述协处理器基于本身时钟实现一段时间的守时;当电网运行频率非固定时,所述协处理器实时获取电网运行频率,对电网运行频率进行修正并计算出同步采样频率,再应用离散傅里叶变换法来计算出相量数据;所述协处理器将相量数据打上时间标记后上传输给所述主处理器;所述主处理器分别与所述第一内存卡、第二内存卡连接,所述第一内存卡用于存储短期数据,所述第二内存卡用于存储故障录波信息;

所述调度中心服务器将最新的分布式状态估计模型下发至区域调度服务器,区域调度服务器再将接收到的分布式状态估计模型下发至本子区域的配电网同步相量测量器的主处理器,以使得边缘计算模块能够更新其分布式状态估计模型,并将其所在的配电网同步相量测量器所计算得到的带有时间标记的相量数据输入到更新后的分布式状态估计模型,以对本子区域的电网状态进行估计,并将估计结果返回给主处理器;具体地,分布式状态估计模型为基于集成深度学习的预测模型,所述边缘计算模块先通过经验模式分解算法将输入的带有时间标记的相量数据进行分解,得到不同频率的子信号,再应用深层循环神经网络对各个子信号进行分析和预测,再集成每个子信号进行分析和预测后得到的输出,完成对电网状态的估计。

一实施例中,所述配电网同步相量测量器还将计算得到带有时间标记的相量数据上传到所在子区域的区域调度服务器,所述区域调度服务器将带有时间标记的相量数据进行存储,并将相量数据的信息存储到区块链,其中相量数据的信息包括相量数据的类型信息、相量数据的存储位置信息、相量数据的版本信息、相量数据的读取权限信息和相量数据的读写历史信息的一者或多者;所述区域调度服务器当接收到对其所存储的相量数据的读取请求时,根据区块链中的相量数据的读取权限信息判断是否有相应的权限,当判断有相应的权限,则允许对其存储的相量数据进行读取,反之,当判断没有相应的权限,则不允许对其存储的相量数据进行读取。

一实施例中,所述区域调度服务器还监测其所存储的相量数据与区块链中相量数据的信息是否相符,当判断不相符时,则发出警报。

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